Branże · Technologie i IT
theBlue.ai buduje dedykowane systemy AI, które sortują i przydzielają zgłoszenia w service desku, odpowiadają na pytania na podstawie dokumentacji technicznej, streszczają incydenty i dodają funkcje AI do Twojego własnego oprogramowania. Każdy system łączymy z narzędziami do obsługi zgłoszeń, monitoringiem i potokami danych, których już używasz, albo udostępniamy przez API. Może działać on-premise, w chmurze lub hybrydowo.
AI w IT czyta zgłoszenia, logi i komunikaty z systemów. Przypisuje sprawy do kategorii i zespołu, podpowiada odpowiedzi i streszcza awarie.
W service desku i utrzymaniu wspiera to obsługę pierwszej linii, analizę incydentów oraz wyszukiwanie anomalii w logach. Wyniki trafiają do systemu zgłoszeń, bazy wiedzy albo narzędzi monitoringu.
Korzyść: zgłoszenia od razu trafiają we właściwe miejsce, powtarzalne pytania są obsłużone szybciej, a awarie rzetelnie udokumentowane. Ingerencje w systemy i ocena krytycznych incydentów zostają przy zespole.
Przykład projektu · InSaaS.ai
InSaaS.ai, firma zajmująca się analityką danych, przetwarza ogromne ilości postów z mediów społecznościowych, dyskusji na forach i danych klientów na potrzeby badań rynku i planowania produktów. Każde z tych źródeł może zawierać dane osobowe, a ręczna weryfikacja przy takiej skali była niemożliwa. Dziś anonimizacja działa jako API w ich potoku danych.
Wybrane organizacje, dla których budowaliśmy rozwiązania
Co przejmuje AI
Zespoły technologiczne i IT spędzają dużo czasu na zgłoszeniach, dokumentacji i pracy z danymi. AI przejmuje tę pracę w service desku, operacjach IT, rozwoju produktu, potokach danych, presales i inżynierii.
Service desk
System klasyfikuje przychodzące zgłoszenia według systemu, komponentu i pilności, wyodrębnia istotne szczegóły i kieruje każde zgłoszenie do osoby, która ma właściwe kompetencje, jest dostępna i ma wolne moce przerobowe.
Service desk
Pracownicy wsparcia i użytkownicy zadają pytania zwykłym językiem i dostają odpowiedź opartą na runbookach, artykułach z bazy wiedzy i rozwiązanych zgłoszeniach, z linkiem do źródła.
Operacje IT
System łączy alerty, fragmenty logów i historię zgłoszenia w oś czasu z listą usług, których dotyczy incydent. Dyżurny inżynier zaczyna od faktów.
Operacje IT
System monitoruje metryki, logi i telemetrię urządzeń pod kątem nietypowych wzorców i zawodzących komponentów. Każda wykryta anomalia trafia do zespołu razem z danymi, na których się opiera.
Produkt
Wyszukiwanie, które rozumie pytania, asystenci, streszczenia i klasyfikacja wbudowane w Twój własny produkt i dostępne przez API, z którego korzystają Twoi programiści.
Dane
System zbiera, porządkuje i klasyfikuje dokumenty, posty i rekordy z wielu źródeł oraz usuwa z nich dane osobowe, zanim trafią do Twojej analityki lub produktu.
Presales
System przygotowuje szkice odpowiedzi na powtarzające się pytania z przetargów i klienckich kwestionariuszy bezpieczeństwa na podstawie Twoich polityk i dokumentacji produktu, a Twój zespół je weryfikuje.
Inżynieria
System przygotowuje wersje robocze release notes, changelogów i dokumentacji technicznej na podstawie zgłoszeń, pull requestów i specyfikacji, gotowe do przeglądu przez inżyniera.
Automatyzacja wewnętrzna
Powtarzające się wewnętrzne sprawy, takie jak onboarding, nadawanie dostępów czy raportowanie, obsługują agenci działający w Twoich systemach, a każde zatwierdzenie zostawiają człowiekowi.
Jak to działa
Od wczorajszego wydania eksport raportów do CSV przekracza limit czasu na kontach z ponad 10 000 wierszy.
Raporty miesięczne musimy oddać w piątek.
Zgłoszenie · szkic
Przykład poglądowy z fikcyjnymi danymi.
Zbudowane dla technologii i IT
Wiele narzędzi, duże wolumeny i zespoły, które oczekują API, z którego mogą korzystać.
System działa w Twoim potoku danych lub produkcie jako API, z którego korzystają Twoi programiści. Dane wchodzą, wyniki wychodzą i nikt nie musi otwierać osobnego narzędzia.
Wiele jednoczesnych żądań jest przetwarzanych równolegle, a etap AI nadąża za resztą Twojego potoku.
Odpowiedzi zawierają tylko te dane, do których użytkownik ma uprawnienia, a system działa on-premise, w chmurze lub hybrydowo.
System klasyfikuje, tworzy szkice i przygotowuje. Priorytety, zatwierdzenia i każda zmiana na produkcji pozostają w rękach Twoich inżynierów.
Case studies
Nasz projekt dla firmy zajmującej się analityką danych, platforma software’owa zbudowana od proof of concept do premiery rynkowej oraz system wieloagentowy do pracy wewnętrznej w firmie doradczej.
Badania rynku · InSaaS.ai
Produkt analityczny InSaaS.ai przetwarza duże ilości danych z mediów społecznościowych, forów i od klientów, a wszystkie mogą zawierać dane osobowe. API do anonimizacji działa teraz bezpośrednio w potoku danych, bez żadnego ręcznego etapu.
Zobacz projekt
Public affairs · Policy-Insider.AI
Analitycy public affairs ręcznie śledzili miliony dokumentów politycznych z wielu krajów i w wielu językach. Zbudowaliśmy warstwę AI, która monitoruje, analizuje i powiadamia, od pierwszego prototypu po wprowadzenie produktu na rynek.
Zobacz projekt
Public affairs · RPP Group
Doświadczeni konsultanci spędzali godziny na analizie dokumentów, porządkowaniu danych i pisaniu szkiców, przez co brakowało im czasu na pracę strategiczną. Teraz tę pracę przejmuje ChatRPP, w tonie firmy i w jej własnej infrastrukturze.
Zobacz projektJak zacząć
Kolejka zgłoszeń w service desku, zbiór runbooków albo potok danych: praca, którą Twój zespół wykonuje dziś ręcznie, i dane, na których się opiera. Na wczesnym etapie sprawdzamy, czy dane wystarczą do danego zastosowania i gdzie wolno je przetwarzać.
Powiedz nam, gdzie tkwi praca ręczna i jakich danych dotyczy. W ciągu jednego dnia roboczego wrócimy do Ciebie ze wstępną oceną i propozycją 30-minutowej rozmowy o zakresie.
Opisz swój procesMapujemy przebiegi pracy, sprawdzamy Twoje źródła danych i wymagania oraz proponujemy architekturę z zakresem, harmonogramem i kosztami. Samodzielne zlecenie, bez zobowiązania do dalszej współpracy.
Zobacz Warsztat AI DiscoveryFAQ
W branży technologicznej i IT AI przejmuje pracę, którą pracownicy wsparcia i inżynierowie wykonują zwykle ręcznie: zgłoszenia w service desku, odpowiedzi dla pierwszej linii wsparcia, incydenty i anomalie w operacjach IT, funkcje AI w produkcie, dane nieustrukturyzowane w potokach danych, przetargi i kwestionariusze bezpieczeństwa w presales oraz dokumentację w inżynierii. System AI przygotowuje wynik, a decyzję podejmują inżynierowie i pracownicy wsparcia.
Tak. Model językowy klasyfikuje każde zgłoszenie według systemu, komponentu i pilności oraz wyodrębnia istotne szczegóły. Przydział odbywa się potem według zdefiniowanych przez Ciebie reguł, np. kompetencji, dostępności i bieżącego obciążenia. Twój zespół widzi, dlaczego zgłoszenie trafiło tam, gdzie trafiło, i w każdej chwili może przydzielić je inaczej.
Tak. Dla Policy-Insider.AI theBlue.ai zbudowało całą platformę technologiczną, od proof of concept do produktu na rynku z płacącymi klientami: zbieranie i porządkowanie milionów dokumentów politycznych w kilku językach, analizę z użyciem NLP i dużych modeli językowych oraz spersonalizowane dashboardy ze streszczeniami generowanymi przez AI w czasie rzeczywistym.
Za pomocą API do anonimizacji. Dla firmy analitycznej InSaaS.ai theBlue.ai zintegrowało ShareMedix bezpośrednio z potokiem przetwarzania. Rozwiązanie wykrywa i maskuje imiona i nazwiska, adresy, numery telefonów, numery IBAN i adresy e-mail w tekstach z bardzo różnych źródeł, obsługuje wiele jednoczesnych żądań i pozwala stosować białe listy, czarne listy i konfigurowalne reguły.
Tak. Doświadczeni inżynierowie AI i ML dołączają do Twojego zespołu na czas jednego zadania lub kilku miesięcy, jako jego rozszerzenie albo jako wyspecjalizowany zespół, bez długoterminowego zobowiązania.
Od jednego procesu, np. klasyfikacji zgłoszeń w jednej kolejce, i danych, na których się opiera. Analiza procesu ma stałą cenę od 3000 € i kończy się propozycją architektury, która określa zakres, harmonogram i koszty, a także to, gdzie wolno przetwarzać dane. Budowę wyceniamy według kamieni milowych, a pierwsze działające komponenty pojawiają się zwykle po sześciu do ośmiu tygodniach.
Opisz proces, a w ciągu jednego dnia roboczego wrócimy do Ciebie ze wstępną oceną i propozycją 30-minutowej rozmowy o zakresie.
